A Good Git Day

Arbeiten mit HU-GitLab vom Einstieg bis zur Automatisierung der Daten- und Softwareversionierung sowie -verwaltung.
Software- und Datenversionierung ist ein zentraler Bestandteil unseres wissenschaftlichen Arbeitens in den digitalen Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften. Workshopteil A zeigt Einsteiger:innen, wie wir effektiv und zweckmäßig mit GitLab arbeiten können. Der Vortrag von Stephan Druskat (Teil B) thematisiert die automatische Softwaredokumentation und mögliche Entwicklungspotentiale für Forschungsdaten. Teil C zeigt, wie die Brücke von manueller Daten- oder Softwarepflege zu automatischem Testen von Software (C Track 1) und Daten (C Track 2) gelingen kann.

Ort: Raum 2249 A, Humboldt-Universität zu Berlin. Hauptgebäude. Unter den Linden 6, 10099 Berlin.

Anmeldeinformationen:

Sie können sich für jeden Workshopteil A, B und C (Track 1 oder Track 2) einzeln anmelden! Teil A ist für Einsteiger:innen konzipiert, Teil B für alle Erfahrungslevels, Teil C in den jeweiligen Tracks ist für Expert:innen.

Anmeldung per E-Mail an das IZ D2MCM (iz-d2mcm.contact@hu-berlin.de) bis zum 22.11.2024.

Kontakt: Thomas Krause (AG-Sprecher) und Carolin Odebrecht (AG-Koordination) (iz-d2mcm.contact@hu-berlin.de)

Hinweis für Studierende: Für die Teilnahme an dem Workshop können keine ECTS/LP vergeben werden. Teilnahmebescheinigungen für einzelne Programmpunkte können ausgestellt werden. Sprechen Sie uns gerne an.

Programm:

Zeit	Slot	Beschreibung
09:00-11:00, Raum 2249 A	A-Einsteiger:innen: Get Gitified. Daten- und Softwareversionierung mit GitLab. Carolin Odebrecht	Grundlagenworkshop (Sprache Deutsch): Die Erstellung, Bearbeitung und Verwaltung von Daten und Software in Teams sind zentrale Aufgaben bei der Erstellung von Forschungsdaten und der Entwicklung von Forschungssoftware. Häufig arbeiten wir in Teams mit verschiedenen Aufgaben, die eine explizite Verwaltung und Organisation von Bearbeitungsständen erfordern. Damit verbunden sind dann häufig Fragen wie bspw. wie können wir gemeinsam an Daten/Software arbeiten? Wie wird jede Änderung nachvollziehbar? Wie können wir feststellen, welcher Bearbeitungsstand der aktuelle ist? Für diese Herausforderungen bieten Versionskontrollsysteme wie GitLab leistungsstarke Tools für die Zusammenarbeit, zur Nachverfolgung von Änderungen und zur Gewährleistung des Überblicks über den Projektstatus.
11:00-11:15, Raum 2249 A Foyer	Pause mit kleiner Pausenverpflegung
11:15-12:15, Raum 2249 A + Zoom	B-Alle Levels: Automating research software publication with rich metadata: what can we learn for research data publication? Stephan Druskat.	Vortrag (Sprache Englisch): Similar flavours of the FAIR principles apply to both research data and research software. To comply with them, digital research artifacts and their metadata should be published under persistent identifiers. The respective publication process is often manual and arduous, but can be automated for research software using HERMES workflows in continuous integration systems. In this talk, I explore the possibilities of transferring the HERMES workflow principles to the FAIR publication of research datasets.
12:15-13:00, Raum 2249 A Foyer	Pause mit kleiner Pausenverpflegung
13:00-15:30, Raum 2249 A	C-Expert:innen: Track 1: Python-Forschungssoftware testen. Ein Intro. Thomas Krause.	Workshop (Sprache Deutsch): Bis Forschungssoftware so funktioniert, wie sie soll, muss viel Arbeit investiert werden. Oft testet man manuell immer wieder, ob denn auch das richtige Ergebnis herauskommt. In diesem Workshop lernen wir Techniken, das Testen mit in Python geschriebener Forschungssoftware zu automatisieren. Minimale Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt.
Raum 1066	C-Expert:innen: Track 2: Kontinuierliche Qualitätskontrolle zur effizienten Publikation und Archivierung von Forschungsdaten. Martin Klotz	Workshop (Sprache Deutsch): Am Beispiel linguistischer Korpora soll für vorrangig kontinuierlich weiterentwickelte Forschungsdaten gezeigt werden, wie mittels CI/CD effiziente Prozesse von Entwicklung bis Publikation und Archivierung der Daten gewährleistet werden und zur Datenentwicklung notwendige Ressourcen besser verteilt werden können. Es ist zudem Anspruch des Workshops zu vermitteln, dass sich die gezeigten Techniken auch auf Daten anderer Disziplinen und Datensätze mit kürzeren bzw. weniger Lebenszyklen gewinnbringend anwenden lassen. Das Mitbringen eigener Forschungsdaten ist möglich, ein Zugang zu Diensten des CMS der Humboldt-Universität erforderlich.
15:30-16:00, Raum 2249 A Foyer	Abschluss und Feedback